PPMはベースが小さいと挙動が不安定になります。4,000個の部品を出荷した場合、1個の不良品は250 PPM、不良品がゼロなら0 PPMとなります。この2つの結果の間で工程が変わったわけではなく、単に1回の事象が観察されたかどうかの違いです。250 PPMの月を危機と捉え、0 PPMの月を改善の証拠とするのは、ノイズに反応しているに過ぎません。
実用的な経験則として、PPMの数値が目標値と比較して安定的に判断できるのは、ベースが目標レートで少なくとも5～10個の欠陥が発生すると予想されるほど大きい場合です。50 PPMの目標であれば、少なくとも100,000～200,000個の部品が必要です。それ以下の場合は、PPMではなく生の件数（「4,000個出荷中1個の不良」）を報告し、結論を出す前に数か月分のデータをまとめるようにします。
同じ注意は、大量の返品にも当てはまります。顧客が1個の混入部品のために600個のロット全体を不良として返品した場合、その月の不良数は600個となります。記録ではロットベースの不良と個別部品ベースの不良を分けて記録し、集計ルールによって傾向グラフが歪まないようにします。
重要概念
ベースが小さい場合のPPMは大きく変動します。数値を信頼するには、目標レートで少なくとも5～10個の欠陥が発生すると予想されるベースが必要です。
実践例
新規顧客が月に4,000本の特殊長さのスタッドを受け取っています。4月には1本のスタッドがねじ山の損傷で返品されました：PPM = (1 ÷ 4,000) × 1,000,000 = 250 PPM。5月には返品はありませんでした：0 PPM。目標は100 PPMです。どちらの月も単独では何も証明できません。最初の6か月間で顧客は24,000本のスタッドを受け取り、2本が返品されました。これにより、(2 ÷ 24,000) × 1,000,000 = 83 PPMとなり、これはより合理的な判断基準であり、目標を下回っています。
標準手順
- 1PPMの値を報告する前に、ベースとなる部品数を確認します。
- 2目標レートで予想される欠陥数を計算します（目標PPM × ベース ÷ 1,000,000）。
- 3その予想数が約5未満の場合は、生の件数を報告し、さらに数か月分のデータを蓄積します。
- 4ロットベースの不良と個別部品ベースの不良を分けて記録します。
- 5それでも個々の不良はすべて調査します。小サンプルは統計を免罪するものではありません。
レッスンのまとめ
- ✓小規模な出荷での1個の不良は、一見恐ろしいPPMを示しますが、ほとんど意味がありません。
- ✓目標との比較はデータを蓄積してから行いますが、個々の不良は調査します。